期刊文献+
共找到296篇文章
< 1 2 15 >
每页显示 20 50 100
自适应强跟踪Sage-Husa卡尔曼滤波器载波环设计 预览
1
作者 王福军 丁小燕 +1 位作者 王前 白英广 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第10期12-16,共5页
针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,... 针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,使算法具有应对场景变化等不确定情况的能力,增强算法的鲁棒性;通过改进Sage-Husa自适应算法对噪声方差阵进行实时在线估计,使算法具有应对噪声变化的自适应能力,保证较好的跟踪精度。仿真结果表明,所提出的滤波算法能够有效提高载波环路的跟踪精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 Sage-Husa自适应滤波 强跟踪滤波 载波跟踪环路
在线阅读 下载PDF
一种参数自适应变化的强机动目标跟踪算法 预览
2
作者 潘静岩 潘媚媚 +1 位作者 魏勐 李靖 《西安邮电大学学报》 2019年第3期76-81,96共7页
针对强机动目标跟踪模型难以准确匹配以及跟踪滤波器容易发散的问题,提出一种基于参数自适应变化的强机动目标跟踪算法。对“当前”统计Jerk(improved Jerk model based on current statistics,CS-Jerk)跟踪模型中的机动频率及加速度变... 针对强机动目标跟踪模型难以准确匹配以及跟踪滤波器容易发散的问题,提出一种基于参数自适应变化的强机动目标跟踪算法。对“当前”统计Jerk(improved Jerk model based on current statistics,CS-Jerk)跟踪模型中的机动频率及加速度变化率的极大值进行自适应处理,同时将强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)中的单重时变渐消因子调整为自适应变化的多重时变渐消因子,从而实现对强机动目标更高精度的跟踪。仿真实验结果表明,该算法提高了对强机动目标的跟踪精度。 展开更多
关键词 强机动目标跟踪 CS-Jerk模型 强跟踪滤波器 时变渐消因子
在线阅读 下载PDF
基于Bayesian-Fisher混合模型的强跟踪当前统计模型
3
作者 包守亮 程水英 许登荣 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第1期47-52,59共7页
针对当前统计模型(CS)不能自适应调节机动参数,导致对弱机动以及强机动目标跟踪性能下降的问题,提出了一种基于Bayesian-Fisher混合模型的新方法。首先,通过引入Bayesian-Fisher混合模型,将机动加速度均值作为未知的确定性输入增广到状... 针对当前统计模型(CS)不能自适应调节机动参数,导致对弱机动以及强机动目标跟踪性能下降的问题,提出了一种基于Bayesian-Fisher混合模型的新方法。首先,通过引入Bayesian-Fisher混合模型,将机动加速度均值作为未知的确定性输入增广到状态变量中,实现了对加速度均值的在线自适应估计;其次,根据强跟踪滤波器(STF)的思想,引入时变渐消因子,增强算法对突变状态的适应能力。仿真结果表明,该算法不仅提高了对弱机动和强机动目标的跟踪精度,也削弱了对初始机动参数的依赖。 展开更多
关键词 当前统计模型 Bayesian-Fisher模型 强跟踪 机动目标跟踪
简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波及其在组合导航中的应用
4
作者 郝顺义 卢航 +1 位作者 魏翔 许明琪 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2105-2114,共10页
针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利... 针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明, RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度. 展开更多
关键词 高阶容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波 多重渐消因子 SINS/GPS组合导航
基于多重渐消因子强跟踪非线性滤波的故障参数联合估计
5
作者 刘树聃 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期164-170,共7页
为改进故障参数估计的精度和鲁棒性,提出基于多重渐消因子强跟踪七阶容积卡尔曼滤波(MST7thCKF)的故障参数联合估计算法。算法将故障参数扩展至状态向量,实现状态和故障参数联合滤波。然后,将多重渐消因子强跟踪滤波(MSTF)引入七阶容积... 为改进故障参数估计的精度和鲁棒性,提出基于多重渐消因子强跟踪七阶容积卡尔曼滤波(MST7thCKF)的故障参数联合估计算法。算法将故障参数扩展至状态向量,实现状态和故障参数联合滤波。然后,将多重渐消因子强跟踪滤波(MSTF)引入七阶容积卡尔曼滤波(7thCKF)的框架中,改进7thCKF在故障参数变化函数未知或者发生突变时的鲁棒性,提高故障参数的估计精度。仿真结果表明,相比MSTF均方根容积卡尔曼滤波(MSTSCKF)和7thCKF,所提算法具有更好估计精度。 展开更多
关键词 故障参数 联合滤波 强跟踪滤波 7thCKF
一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法
6
作者 何康辉 董朝阳 王青 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1874-1881,共8页
针对无人机惯性(INS)/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一... 针对无人机惯性(INS)/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波(EKF) 强跟踪滤波 组合导航 全球定位系统(GPS) 隶属度函数
基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别 预览
7
作者 许泽宁 公茂盛 谢礼立 《低温建筑技术》 2019年第7期36-38,43共4页
扩展卡尔曼滤波是常用的识别结构物理参数的方法,然而对于时变的参数,传统的扩展卡尔曼滤波精度会有所下降。为了解决这个问题,通过在滤波计算中引入强跟踪滤波器(STF)的方法提高滤波精度,以识别时变的结构参数。通过对滤波更新后的残... 扩展卡尔曼滤波是常用的识别结构物理参数的方法,然而对于时变的参数,传统的扩展卡尔曼滤波精度会有所下降。为了解决这个问题,通过在滤波计算中引入强跟踪滤波器(STF)的方法提高滤波精度,以识别时变的结构参数。通过对滤波更新后的残差进行正交化处理,得到渐消因子对滤波协方差矩阵进行实时修正,从而保证了滤波对结构参数变化的追踪能力。通过仿真算例的识别结果,证明了该方法能够有效识别非线性结构的参数及其变化。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 强跟踪滤波器 参数识别 非线性结构
在线阅读 免费下载
基于强跟踪滤波的半自磨流程多目标优化控制 预览
8
作者 周俊阳 谢七月 +1 位作者 陈炳基 冯磊华 《有色金属:选矿部分》 CAS 北大核心 2019年第4期75-80,86共7页
半自磨流程具有非线性、多变量耦合、内部信息不可测等特性,其运行优化与控制一直是个难题。为此,提出基于强跟踪滤波器的多目标优化控制方法,研究半自磨流程的优化与控制问题。先建立半自磨流程的重要工作参数数学模型;再引入NSGA-Ⅱ... 半自磨流程具有非线性、多变量耦合、内部信息不可测等特性,其运行优化与控制一直是个难题。为此,提出基于强跟踪滤波器的多目标优化控制方法,研究半自磨流程的优化与控制问题。先建立半自磨流程的重要工作参数数学模型;再引入NSGA-Ⅱ的最优化方法求得半自磨流程的最优运行指标,并建立基于强跟踪滤波器的状态反馈控制算法;最后在Matlab/Simulink软件平台上进行了仿真验证。仿真结果表明,基于强跟踪滤波器的多目标优化控制方法达到预期效果,具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 半自磨流程 NSGA-Ⅱ 状态反馈控制 强跟踪滤波器
在线阅读 下载PDF
直流微电网基于等价输入干扰的自适应无源控制 被引量:1
9
作者 杨帆 张峰毓 李东东 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期236-242,共7页
针对直流微电网孤岛运行时,线路阻抗的不确定性和故障等作用致使控制器输出受系统参数突变的问题,提出了一种基于等价输入干扰的自适应无源控制方法(EID-APBC)。首先采用强跟踪滤波器在线估计出由不确定系统参数变化所引起的控制器等价... 针对直流微电网孤岛运行时,线路阻抗的不确定性和故障等作用致使控制器输出受系统参数突变的问题,提出了一种基于等价输入干扰的自适应无源控制方法(EID-APBC)。首先采用强跟踪滤波器在线估计出由不确定系统参数变化所引起的控制器等价输入干扰,然后由前馈补偿器对控制器的控制量进行修正补偿,最终消除直流微电网稳定域内的稳态控制误差。仿真结果表明,当系统参数发生变化时,直流微电网母线电压仍能保持在期望的参考值。EID-APBC控制的直流微电网在系统稳定域内具有良好的鲁棒性和控制性能。 展开更多
关键词 直流微电网 强跟踪滤波器 等价输入干扰 自适应无源控制 鲁棒性 抗干扰性
基于强跟踪H_-/H_∞优化的无人机系统故障检测
10
作者 朱晓强 钟麦英 《山东大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期66-74,共9页
针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的... 针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的设计归结为扩展H_-/H_∞最优问题。受强跟踪滤波器的快速收敛性的启发,在设计故障检测滤波器时将强跟踪滤波器与扩展H_-/H_∞最优问题相结合实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。以无人机升降舵部分失效故障与空速管堵塞故障为例进行仿真试验。结果表明,提出的方法能够快速实现无人机飞行控制系统的故障检测。基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法可用于无人机飞行控制系统的故障检测。 展开更多
关键词 非线性系统 故障检测 强跟踪滤波器 扩展H-/H∞ 最优问题
基于改进强跟踪滤波器的UWB/AHRS紧组合定位方法 预览
11
作者 郑戍华 鲁东原 +1 位作者 王向周 刘澎 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期864-869,共6页
针对遮挡环境下的车辆定位问题,提出一种基于改进强跟踪滤波(ISTF)算法的超宽带(UWB)与航姿参考系统(AHRS)紧组合定位方法.该方法使用阈值鉴别UWB测距异常值并消除其影响,将强跟踪滤波(STF)算法应用到紧组合系统的数据融合中,并结合定... 针对遮挡环境下的车辆定位问题,提出一种基于改进强跟踪滤波(ISTF)算法的超宽带(UWB)与航姿参考系统(AHRS)紧组合定位方法.该方法使用阈值鉴别UWB测距异常值并消除其影响,将强跟踪滤波(STF)算法应用到紧组合系统的数据融合中,并结合定位模型对算法进行改进,以提高算法的稳定性和对观测噪声的估计精度.仿真与实验结果表明,该方法能在复杂工况下提供车辆精确的定位信息,与UWB单独定位及采用几种非线性滤波算法相比,系统的鲁棒性更强、定位精度更高,具有很强的实用性. 展开更多
关键词 强跟踪滤波 超宽带 航姿参考系统 紧组合
在线阅读 免费下载
基于自适应强跟踪CQKF的目标跟踪算法
12
作者 刘畅 杨锁昌 +1 位作者 汪连栋 张宽桥 《北京航空航天大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期982-990,共9页
针对容积积分卡尔曼滤波(CQKF)受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点,提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理,引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵,强迫残差序列正交,有效抑制了模型不确定性... 针对容积积分卡尔曼滤波(CQKF)受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点,提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理,引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵,强迫残差序列正交,有效抑制了模型不确定性引起的滤波发散。在滤波过程中,利用Sage-Husa时变噪声统计估值器对过程噪声及量测噪声实时估计,提高了算法在未知时变噪声环境下的滤波精度。目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 容积积分卡尔曼滤波(CQKF) 强跟踪滤波 噪声统计估值器 自适应滤波
基于改进强跟踪滤波器的发动机自适应模型
13
作者 杨曦中 艾剑良 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期2918-2927,共10页
针对发动机机载非线性实时性能模型,着重考虑实际工程应用,研究了真实工况下性能蜕化导致的基准模型与真实发动机的工作状态参数不匹配的问题。基于UKF(Unscented Kalman Filter)方法以及自适应强跟踪UKF方法.由机载传感器可测参... 针对发动机机载非线性实时性能模型,着重考虑实际工程应用,研究了真实工况下性能蜕化导致的基准模型与真实发动机的工作状态参数不匹配的问题。基于UKF(Unscented Kalman Filter)方法以及自适应强跟踪UKF方法.由机载传感器可测参数估计出传感器不可测的健康参数等信息.对Simulink中发动机基准模型的工作状态参数进行修正。建立了发动机自适应模型,在此基础上,提出一种改进的强跟踪UKF算法,经过仿真验证,该方法在满足实时性与鲁棒性的前提下,使得发动机自适应模型在动态过程中的精度显著提高。 展开更多
关键词 航空发动机 自适应模型 UKF 强跟踪滤波器 状态估计
改进的STUKF及其在多传感器信息融合中的应用 预览
14
作者 周朋进 吕志伟 +2 位作者 丛佃伟 贾铮洋 高扬駿 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期355-360,共6页
针对卫星导航信号不可用时引起组合导航性能降低问题,设计了适用于飞行器进近的卫星导航/捷联惯导/摄影定位(GNSS/SINS/Photogrammetry)组合系统。针对飞行器着陆时对系统位姿精度和自主性高的要求及其存在加减速、转弯等高动态的特性,... 针对卫星导航信号不可用时引起组合导航性能降低问题,设计了适用于飞行器进近的卫星导航/捷联惯导/摄影定位(GNSS/SINS/Photogrammetry)组合系统。针对飞行器着陆时对系统位姿精度和自主性高的要求及其存在加减速、转弯等高动态的特性,以及采样点初始信息的不确定性导致UKF滤波器误差变大或者发散的问题,各子滤波器的状态估计采用改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)方法。数字仿真表明,与传统UKF算法相比,改进的算法对载体的位姿估计精度更高,且只需一次UT变换,无需求解雅可比矩阵;计算复杂度降低对飞行器进近的过程有一定适应性。 展开更多
关键词 组合导航 强跟踪滤波 无迹卡尔曼滤波 信息融合 联邦滤波
在线阅读 免费下载
基于时频差的高阶强跟踪UKF算法 预览
15
作者 周恭谦 杨露菁 刘忠 《系统工程与电子技术》 CSCD 北大核心 2018年第10期2180-2187,共8页
针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将改进的强跟踪滤波算法与基于高斯概率密度高阶导的无迹卡尔曼滤波算法(high order probability density derivative,HUKF)相结合,提出... 针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将改进的强跟踪滤波算法与基于高斯概率密度高阶导的无迹卡尔曼滤波算法(high order probability density derivative,HUKF)相结合,提出了高阶强跟踪无迹卡尔曼滤波方法(high order strong tracking UKF,HSUKF)。该算法采用高斯概率密度函数高阶导数的极值作为Sigma样点进行无迹转换,通过样本点捕捉更高阶的中心矩来提高非线性变换近似精度。将改进的强跟踪滤波算法引入到HUKF中,通过渐消因子修正预测新息协方差和预测互协方差矩阵,强迫新息正交,在不增加计算复杂度的前提下提高了算法在状态发生突变时的适应能力。将本文算法应用于时差频差的无源跟踪中,通过对目标状态发生突变的跟踪问题进行数值仿真和实例论证表明HSUKF算法兼具了计算复杂度低和估计精度高的特性,且在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 强跟踪滤波 高斯概率密度高阶导 时差频差
在线阅读 下载PDF
基于改进强跟踪滤波的室内RSSI自适应估计算法
16
作者 石欣 王梨 赵莹 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2018年第12期128-135,共8页
针对室内无线接收信号强度指示(RSSI)难以快速准确估计的问题,提出了一种基于改进强跟踪滤波的室内RSSI自适应估计算法。该算法采用强跟踪滤波(STF)自适应跟踪RSSI阶跃变化,克服传统RSSI状态空间模型中未建模状态的不确定性。利用高斯... 针对室内无线接收信号强度指示(RSSI)难以快速准确估计的问题,提出了一种基于改进强跟踪滤波的室内RSSI自适应估计算法。该算法采用强跟踪滤波(STF)自适应跟踪RSSI阶跃变化,克服传统RSSI状态空间模型中未建模状态的不确定性。利用高斯分布数据的采样过程,分析STF算法跟踪系统未建模不确定状态的可靠性和有效性,确定强跟踪滤波弱化因子,并融合滑动平均滤波算法,提高RSSI的自适应估计能力。通过与传统的RSSI估计方法对比验证实验,结果表明所提算法能够准确估计室内RSSI,且收敛速度更快。 展开更多
关键词 无线传感器网络 室内RSSI 强跟踪滤波 滑动平均滤波
基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器的动态相量估计算法 预览 被引量:1
17
作者 刘洁波 黄纯 +2 位作者 江亚群 汤涛 谢兴 《电工技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期433-441,共9页
同步相量估计算法是同步相量测量技术的核心,在电力系统动态条件下如何提高算法的测量精度和改善算法的动态性能至关重要。提出基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器(STKF)的动态相量估计算法。首先在考虑谐波和噪声影响以及电气信号幅值、相... 同步相量估计算法是同步相量测量技术的核心,在电力系统动态条件下如何提高算法的测量精度和改善算法的动态性能至关重要。提出基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器(STKF)的动态相量估计算法。首先在考虑谐波和噪声影响以及电气信号幅值、相位时变特性的基础上,基于动态相量的泰勒级数展开项建立动态电气信号的状态空间模型;然后考虑到基于泰勒-卡尔曼滤波器(TKF)的相量估计算法在递推估计各状态变量时无法快速跟踪系统参数突变的缺陷,引入强跟踪滤波器的思想,根据理论残差和实际残差的失配程度及时自适应性地调整估计协方差矩阵,增强了算法对时变电气信号的跟踪能力。分析含噪声的数值信号及Matlab/Simulink的仿真故障电压信号,结果表明,STKF算法比泰勒-卡尔曼滤波器(TKF)算法具有更好的动态响应性能和更高的测量精度,且稳定性更好。 展开更多
关键词 相量测量 卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器 动态性能
在线阅读 下载PDF
多渐消因子平方根容积卡尔曼滤波算法 预览 被引量:1
18
作者 鲍水达 张安 高飞 《计算机测量与控制》 2018年第6期244-247,共4页
针对平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)在系统模型不准确和状态突变情况下鲁棒性差的问题,提出了一种多渐消因子平方根容积卡尔曼滤波算法(MSTSCKF);MSTSCKF引入强跟踪思想,通过多渐消因子实时调整增益矩阵,建立多渐消因子数值求解方法,... 针对平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)在系统模型不准确和状态突变情况下鲁棒性差的问题,提出了一种多渐消因子平方根容积卡尔曼滤波算法(MSTSCKF);MSTSCKF引入强跟踪思想,通过多渐消因子实时调整增益矩阵,建立多渐消因子数值求解方法,克服多渐消因子求解依赖先验知识的不足;采用假设检验理论对系统异常进行检测,降低误判概率,提高滤波稳定性;通过仿真分析,比较了SCKF、单渐消因子平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和MSTSCKF的算法性能,实验表明MSTSCKF具有更好的跟踪精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 平方根容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波 多渐消因子 假设检验
在线阅读 下载PDF
快速强跟踪UKF算法及其在机动目标跟踪中的应用 预览 被引量:1
19
作者 鲍水达 张安 毕文豪 《系统工程与电子技术》 CSCD 北大核心 2018年第6期1189-1196,共8页
当系统模型不能正确描述真实系统时,强跟踪无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)能很好地弥补传统UKF鲁棒性差的不足,保证滤波精度,但需要额外使用无迹变换,极大地增加计算量。针对这一问题,利用Taylor展开分析渐消因子在UKF... 当系统模型不能正确描述真实系统时,强跟踪无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)能很好地弥补传统UKF鲁棒性差的不足,保证滤波精度,但需要额外使用无迹变换,极大地增加计算量。针对这一问题,利用Taylor展开分析渐消因子在UKF中的机理,建立渐消因子近似引入方法,提出快速强跟踪UKF。基于统计浮点运算次数的方法定性分析计算量,表明快速强跟踪UKF计算量与传统UKF相近。根据滤波收敛性判据,讨论了强跟踪UKF的收敛性。仿真实例证明,快速强跟踪UKF滤波精度与强跟踪UKF相差无几,计算量大幅降低。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 强跟踪 渐消因子引入方法 计算量 滤波精度
在线阅读 下载PDF
基于自适应强跟踪滤波的捷联惯导/里程计组合导航方法 预览 被引量:3
20
作者 李士心 黄凤荣 +1 位作者 邱时前 范超男 《中国惯性技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期156-161,共6页
针对大型轮式车行驶过程中里程计标度发生较大变化,无法满足车载定位定向系统给里程计分配的误差要求,研究了一种非线性滤波方法。以容积卡尔曼滤波为算法框架,引入强跟踪滤波渐消因子的基本理论,提出了捷联惯导/里程计组合导航的自适... 针对大型轮式车行驶过程中里程计标度发生较大变化,无法满足车载定位定向系统给里程计分配的误差要求,研究了一种非线性滤波方法。以容积卡尔曼滤波为算法框架,引入强跟踪滤波渐消因子的基本理论,提出了捷联惯导/里程计组合导航的自适应强跟踪滤波算法,达到实时自适应估计并补偿里程计标度误差的目的。仿真分析和跑车试验验证了该方法的有效性,新方法比传统强跟踪滤波更进一步消除了里程计误差的影响。试验结果表明该方法使得捷联惯导/里程计组合导航的定位精度提高了两倍以上,达到了惯性元件的理论精度。 展开更多
关键词 强跟踪滤波 容积卡尔曼滤波 里程计 组合导航
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 15 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈